Meteorological research on dust hotspots by using Himawari-8 Dust RGB and lidar network

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ゴビ砂漠は、アジア大陸における黄砂の主要な発生源である。本研究では、ひまわり8号ダストRGBデータとモンゴルに展開するライダー観測網を活用して、黄砂のホットスポットを解明し、日本における大規模な黄砂の予測に資することを目的とする。主な結果は、次の通りである。2019年から始まるコロナ禍で、モンゴルに展開するシーロメーターとライダーの保守が一切行われず、現地ライダー観測の維持が困難な状況となった。特に、マンダルゴビ気象台に設置したシーロメーターCHM15k(独ルフト社製)に深刻な故障が発生した。この状況を打開するため、甲斐・神・河合は、2022年9月モンゴルに出張し、独ルフト社の技術者とZOOMで連絡を取りながら、現地シーロメーターの修理を行った。また、ダランザドガド気象台のシーロメーターCL51は、内蔵バッテリーが経年劣化したので、新品に交換した。このような保守作業により、質の高い観測データを得ることができるようになった。既観測データ解析の一環として、二つの解析を行った。第一の解析では、モンゴルのダランザドガド気象台で実施したダスト係留気球とシーロメーターの同時観測より、消散係数-質量変換係数 MECFを評価した。先行研究と比較すると、発生源地域から遠く離れるほど、MECFの値は小さくなる傾向がみられた。すなわち、MECFはダストのモード粒径に比例する。第二の解析では、自動車によるゴビ砂漠縦断観測により、ダスト濃度と植生指数の関係を調べた。黄砂ホットスポットでは、ダスト濃度が高く、かつ植生指数が低いことが明らかになった。河合は、全球エアロゾルモデルを用いて、黄砂は発生源や輸送経路の特徴から気温の低い極域に輸送されやすく、氷晶核として作用しやすいことを明らかにした。これらの業績により、河合は日本気象学会2022年度山本賞を受賞した。